案例01｜Excel 檔案格式：.xlsx、.xlsm、.xlsb 的選擇
案例02｜Modern Excel：600,000 筆資料應留在工作表還是 Data Model？
案例03｜User Input Error：員工福利 5% 其實是 12.5%
案例04｜Logic Error：投資組合比率到底用月流量還是累積餘額？
| 核心主題 | 主要觀點／方法 | 實務用途 | 重要條件／限制／延伸 |
|---|---|---|---|
| Excel 版本與相容性 | 新版功能不一定能在舊版 Excel 正常顯示或運作 | 交付模型前確認使用者版本與平台 | 模型相容性必須在設計階段考慮，不只在完成後測試 |
| 檔案格式 | .xlsx 為一般格式；.xlsm 保留巨集；.xlsb 更壓縮且可保留巨集 | 平衡巨集、檔案大小與外部工具相容性 | 原書指出 .xlsb 無法被 Power Query 與部分外部工具讀取 |
| Modern Excel | 原書把 Excel 2010 之後的 Power Pivot、Power Query、Power BI 視為 Modern Excel Power Suite | 大量資料、資料整合、refresh、relationships 與視覺化 | 原書寫作時對 Mac 支援有限；此為來源時點描述，不代表目前狀態 |
| Power Pivot | 以 Data Model 儲存大量資料與 table relationships，使用 DAX | 大量 rows、multiple tables、PivotTable 分析 | 學習曲線較高；不應把所有資料處理都塞進 worksheet formulas |
| Power Query | 從不同來源抽取、清理、格式化並儲存 refresh procedure，使用 M | 重複 ETL／資料整備流程 | 特別適合需要定期 refresh 或多來源整合的模型 |
| Power BI | 雲端 self-service analytics、dashboard、report 與 visualization | 展示與分享分析結果 | 原書把它視為 Power Suite 中唯一不直接位於 Excel 內的工具 |
| Excel Error Risk | 公式錯誤、user input error、logic error 都可能造成錯誤結果 | 建立 documentation、validation、protection 與 review 流程 | 公式正確不代表模型邏輯正確 |
| Capacity | 原書把超過 100,000 rows 視為值得警戒的大型資料；ordinary Excel 超過約 500,000 rows 可能非常慢 | 決定是否使用 Data Model／Power Pivot | row count 只是其中一個訊號，公式量與結構也會影響效能 |
| Tool Selection | Excel 是高度彈性的通用工具，但不一定是每一項工作的最佳工具 | 在 Excel、Power Suite、enterprise analytics、planning platforms 間分工 | 應依資料規模、治理、協作、使用者熟悉度與模型目的選擇 |
原書第 2 章先提醒 modeler：Excel 版本差異會直接影響模型交付。新版 charts、functions 或 features 若在較舊版本中開啟，可能無法正常顯示或使用。因此建模前應先問清楚：模型由誰使用、使用什麼版本、Windows／Mac、是否需要 macros、是否需要外部 data connections。
原書也整理 .xlsx、.xlsm 與 .xlsb 的差異。核心原則不是追求最小檔案，而是讓格式與模型需求一致。
原書把 Excel 2010 之後引入的 Power Pivot、Power Query、Power BI 稱為 Modern Excel Power Suite。
| Tool | What It Does | Programming Language | 來源中的版本定位 |
|---|---|---|---|
| Power Pivot | 匯入大量資料、建立 relationships、complex calculations，並可在 PivotTable 中整合多表輸出 | DAX | Excel 2010 add-in；Microsoft 365 中原生整合 |
| Power Query | 從多來源 Extract、Clean、Transform，並保存可重複 refresh 的 procedure | M | Excel 2010 add-in；Microsoft 365 中原生整合 |
| Power BI | 建立 dashboards、reports、visualizations，並整合 Power Pivot／Power Query 能力 | DAX／M | Desktop 版於 2015 推出；原書指出它不直接位於 Excel 內 |
原書認為這些工具對 financial modeler 很重要，因為 modeler 大量時間其實花在 extracting、updating、cleaning 與 manipulating data。也就是說，資料處理能力會直接影響財務模型品質。
原書列出幾個典型訊號：